在不断发展的现代计算领域中，数据处理单元（DPU）已成为一个新的计算支柱，领先于中央处理器(CPU)和图形处理单元(GPU)。
DPU与CPU以及GPU协同工作，以增强计算能力和处理日益复杂的现代数据工作负载。由于对人工智能、机器学习、深度学习、物联网、5G和复杂云架构的需求增加，DPU市场稳步增长。如果团队参与了涉及高级计算的项目，那么很可能会从将DPU整合到数据中心架构中受益。
在本文中，我们将基本了解什么是DPU、DPU的工作原理、DPU的优势、如何选择合适的DPU供应商以及常见问题解答。
什么是DPU？
DPU或数据处理单元是一种可编程处理器，旨在高效处理数据中心大规模的以数据为中心的工作负载，例如数据传输、缩减、安全、压缩、分析和加密。
DPU的功能和优势是什么？
DPU正迅速成为现代计算的重要组成部分，因为它们能够通过从CPU中卸载工作负载来提高数据中心的效率和性能。
DPU通过执行以下主要功能为现代数据中心提供许多好处：
提高处理能力：DPU从CPU卸载网络和通信工作负载，释放资源用于应用处理。
提高效率和性能：通过将处理核心与硬件加速器块相结合，以大规模处理以数据为中心的工作负载，DPU可提高性能并减少延迟。
处理复杂任务的能力：DPU旨在处理支持云环境的大型数据中心或驱动人工智能、深度学习算法、其他数据密集型应用的超级计算机中的数据密集型工作负载。
适应数据中心不断增长需求的能力：随着数据中心需求的增长和变得更加密集，DPU可以进行扩展，以适应不断增加的工作量和复杂性。此外，DPU可以添加到现有的硬件基础设施中，从而实现灵活且适应性强的数据中心架构。
提高可靠性和可用性：DPU可以通过冗余和高可用性等特性提供更高的可靠性，确保在硬件故障时关键数据处理任务的连续性。
降低成本：DPU可以通过从CPU卸载处理任务和处理复杂任务，来降低与管理数据中心相关的总体硬件成本，从而需要更少的硬件组件。
DPU有哪些功能？
● 高速网络连接
● 高速数据包处理
● 加速器
● 多核处理
● 内存控制器
●第四代PCI Express（串行总线）支持
● 安全功能，如加密、防火墙和VPN（虚拟专用网络）
DPU提供商根据企业客户的需求在其产品中使用不同的技术和材料。DPU主要分为三种类型：基于SOC（系统级芯片）、基于ASIC（专用集成电路）和基于FPGA（现场可编程逻辑门阵列）。每个都是针对特定应用或客户系统量身定制的。
如何根据需要选择合适的DPU供应商
DPU市场的主要供应商包括NVIDIA、Marvell、Fungible（被微软收购）、Broadcom、Intel、Resnics和AMD Pensando。
随着新的DPU供应商进入该领域，以满足以数据为中心的高级工作负载快速发展的需求，预计这一列表还会增加。DPU领域有望在未来几年成为科技巨头和芯片制造商的激烈战场。
根据需求选择合适的DPU供应商需要考虑多个方面，包括：
兼容性：DPU供应商的硬件和软件是否与现有的基础设施兼容，从而确保对日常运营的干扰最小或不中断？
工作负载要求：DPU能否在复杂性和容量方面为企业工作负载要求提供足够的覆盖范围？
易于集成：DPU是否会在适合企业的时间内无缝集成到基础架构和软件堆栈中？
安全性：DPU供应商能否提供强大的安全功能，例如加密、安全启动、安全固件更新，以及企业需要的其他安全要求？
技术支持和服务：供应商的文档、支持团队、培训和维护是否适合企业的规模和专业知识？
供应商声誉：DPU供应商在可靠性和客户满意度方面是否有良好的记录？
成本：DPU供应商的许可和定价选项是否符合预算需求和技术要求？
DPU、CPU和GPU之间有什么区别？
功能：DPU（数据处理单元）、CPU（中央处理器）和GPU（图形处理单元）都是计算处理器，各自执行不同的功能。CPU是负责计算机系统整体运行的主要处理器，是计算机的“大脑”。GPU是用于图形计算任务的专用处理器，例如渲染3D图像或视频。DPU是最新的处理器，专门处理以数据为中心的工作负载，例如数据中心的网络、存储和安全操作。
架构：CPU由几个功能强大的处理内核组成，这些内核针对串行或顺序处理进行了优化，这意味着一项接一项的任务。GPU有大量针对并行处理进行优化的更简单的内核，这意味着同时执行任务。DPU结合了处理核心、硬件加速器块和高性能网络接口，以大规模处理以数据为中心的任务。
示例用例：从智能手机到计算机再到服务器，几乎所有计算机设备都使用CPU。GPU通常用于游戏PC。GPU主要用于数据中心。
如何使用DPU来改进数据中心基础设施？
DPU可用于通过提高效率、提高数据处理速度和减少CPU的工作负载来改进数据中心基础设施，从而实现更快、更可靠的数据处理。
使用DPU需要什么硬件？
要使用DPU，服务器或网络设备必须具有用于DPU卡的兼容PCIe插槽。硬件还应具有兼容的操作系统和驱动程序、足够的内存供DPU正常运行，以及可靠的电源和冷却。
DPU可以处理哪些类型的工作负载？
DPU通过处理大规模数据处理需求，将网络和通信工作负载从CPU中卸载。这种以数据为中心的工作负载包括数据分析、传输、缩减、安全、压缩、分析、压缩和加密。DPU是存储网络的理想选择。实际应用可能包括人工智能和机器学习、大数据分析和处理、视频转码和流媒体、网络流量处理和安全以及存储I/O加速。
哪些类型的数据加速引擎可用于DPU？
可用于DPU的数据加速引擎包括加密/解密、压缩/解压缩、数据缩减、AI/ML推理和网络。这些数据加速工程师从CPU卸载特定类型的工作负载，以提高效率、性能和安全性。
数据处理单元的未来是什么？
随着对数据密集型应用的需求不断增加，计算架构将继续发展，从而需要更快、更高效和更安全的数据处理。据报告预计，全球数据处理单元市场预计到2031年将达到55亿美元，从2022年到2031年的复合年增长率为26.9%。因此，DPU可能会从今天的可选组件过渡到下一代计算的必要行业标准。
